En realidad, la Sección 3 del documento que vinculó es probablemente una de las listas más completas que puede encontrar sobre los motores y los agitadores con respecto a la teoría predictiva de juegos. Sé que muchos de ellos tienen documentos publicados y de trabajo que abordan estos temas. Fudenberg incluso aborda esos dos temas específicos. Algunas selecciones del artículo:
Ignacio Esponda, Philippe Jehiel y David K. Levine son líderes en el estudio de procesos adaptativos en juegos de forma extensiva, y los tipos de resultados de equilibrio que no son de Nash que pueden persistir incluso cuando los jugadores tienen mucha experiencia con el juego.
Michel Benaïm, Josef Hofbauer, William Sandholm y Sylvain Sorin están haciendo importantes avances en las matemáticas de los sistemas dinámicos y aplicándolos a dinámicas de no equilibrio.
Chaim Fershtman y Ariel Pakes están desarrollando métodos de estimación para datos de campo que permiten creencias incorrectas fuera de la ruta.
Jeff Shamma es pionero en traer técnicas de la literatura de control de retroalimentación al estudio del aprendizaje en los juegos.
Recomendaría visitar los sitios web de estos autores y buscar documentos que encajen.